import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class SimpleMultimodalModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, num_layers):
        super(SimpleMultimodalModel, self).__init__()
        # 加载预训练的CNN作为图像编码器
        self.image_encoder = models.resnet18(pretrained=True)
        self.image_encoder.fc = nn.Identity()  # 移除ResNet的全连接层

        # 定义文本解码器（这里以RNN为例）
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
        self.rnn = nn.GRU(embed_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)

    def forward(self, images, captions):
        # 处理图像数据
        with torch.no_grad():  # 不计算图像编码器的梯度
            image_features = self.extract_image_features(images)
        
        # 假设captions是一个包含[batch_size, seq_len]张量的列表，每个元素是索引序列
        # 这里为了简化，我们忽略图像特征与文本序列的融合，直接处理文本序列
        outputs = torch.zeros(captions[0].size(0), captions[0].size(1), self.fc.out_features)
        hiddens = torch.zeros(self.rnn.num_layers, captions[0].size(0), self.rnn.hidden_size)

        # 处理文本数据
        for i in range(captions[0].size(1)):
            word_embeds = self.embedding(captions[:, i])
            output, hiddens = self.rnn(word_embeds, hiddens)
            outputs[:, i, :] = self.fc(output.squeeze(1))

        # 注意：这里的实现是非常简化的，没有考虑图像特征与文本序列的融合
        return outputs

    def extract_image_features(self, images):
        # 提取图像特征，这里只是示例，实际中可能需要调整以适应不同大小的输入
        # 并且可能需要全局平均池化或最大池化来获取固定长度的特征向量
        features = self.image_encoder(images)
        return features.view(features.size(0), -1)  # 扁平化特征


criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)


def train(model, data_loader, criterion, optimizer, num_epochs=10):
    model.train()  # 设置模型为训练模式
    for epoch in range(num_epochs):
        total_loss = 0
        for images, captions in data_loader:
            # 清空之前的梯度
            optimizer.zero_grad()

            # 注意：这里的captions需要被适当地处理成模型可以接受的格式
            # 由于我们的模型示例并未真正实现多模态融合，这里仅处理文本部分
            # 假设captions是已经转换为索引序列的tensor，且已经添加了SOS和EOS标记

            # 前向传播
            outputs = model(images, captions[:, :-1])  # 假设captions的最后一列是EOS，不用于预测
            targets = captions[:, 1:]  # 目标是从第二个词开始的序列（跳过了SOS）

            # 计算损失（这里仅计算文本部分的损失）
            loss = criterion(outputs.reshape(-1, outputs.shape[-1]), targets.reshape(-1))

            # 反向传播和优化
            loss.backward()
            optimizer.step()

            # 累加损失
            total_loss += loss.item()

        # 打印每个epoch的平均损失
        print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {total_loss / len(data_loader)}')


def evaluate(model, data_loader):
    model.eval()  # 设置模型为评估模式
    predictions = []
    targets = []

    with torch.no_grad():
        for images, real_captions in data_loader:
            # 注意：这里的评估过程也需要对captions进行预处理
            # 但由于我们的模型示例并未真正实现多模态生成，这里仅作为框架展示

            # 假设我们可以从模型中“生成”预测的captions（实际上只是示例）
            # generated_captions = model.generate_captions(images)  # 这是一个假设的方法

            # 在这里，我们仅将real_captions添加到targets列表中以模拟评估过程
            # 在实际应用中，你需要使用模型生成的captions
            targets.extend(real_captions.tolist())

            # 假设predictions已经被填充（在实际中，你需要使用模型来生成它们）
            # predictions会被模型生成的captions列表填充

    # 注意：这里没有实际的评估逻辑，因为predictions是空的
    # 在实际应用中，你需要使用如nltk.translate.bleu_score等库来计算BLEU分数
    # 或者使用其他自动评估指标库来计算METEOR、ROUGE、CIDER等

    # 示例：计算BLEU分数（假设predictions已被填充）
    # from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
    # bleu_scores = [sentence_bleu(refs, pred, weights=(0.25, 0.25, 0.25, 0.25)) for pred, refs in zip(predictions, targets)]
    # print(f'Average BLEU Score: {sum(bleu_scores) / len(bleu_scores)}')

    # 由于predictions为空，这里仅打印一个占位消息
    print("Evaluation placeholder. Replace with actual evaluation logic.")

